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# 使用神经网络算法预测销量高低

import pandas as pd

# 参数初始化
inputfile = '../data/sales_data.xls'
data = pd.read_excel(inputfile, index_col=u'序号')  # 导入数据

# 数据是类别标签，要将它转换为数据
# 用1来表示“好”、“是”、“高”这三个属性，用0来表示“坏”、“否”、“低”
data[data == u'好'] = 1
data[data == u'是'] = 1
data[data == u'高'] = 1
data[data != 1] = 0
x = data.iloc[:, :3].as_matrix().astype(int)
y = data.iloc[:, 3].as_matrix().astype(int)

from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Activation

model = Sequential()  # 建立模型
model.add(Dense(input_dim=3, output_dim=10))
model.add(Activation('relu'))  # 用relu函数作为激活函数，能够大幅提供准确度
model.add(Dense(input_dim=10, output_dim=1))
model.add(Activation('sigmoid'))  # 由于是0-1输出，用sigmoid函数作为激活函数

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='adam', class_mode='binary')
# 编译模型。由于我们做的是二元分类，所以我们指定损失函数为binary_crossentropy，以及模式为binary
# 另外常见的损失函数还有mean_squared_error、categorical_crossentropy等，请阅读帮助文件。
# 求解方法我们指定用adam，还有sgd、rmsprop等可选

model.fit(x, y, nb_epoch=1000, batch_size=10)  # 训练模型，学习一千次
yp = model.predict_classes(x).reshape(len(y))  # 分类预测

from cm_plot import *  # 导入自行编写的混淆矩阵可视化函数
cm_plot(y, yp).show()  # 显示混淆矩阵可视化结果
